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基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的信用卡交易欺詐偵測研究

發(fā)布時間:2024-06-08 03:35
  隨著信用卡在我國的普及和發(fā)展,信用卡支付已成為當(dāng)前最重要的支付方式之一。然而,龐大的市場也成分犯罪分子垂涎的目標(biāo),信用卡偽卡等交易欺詐案件日益增加,犯罪手法也在不斷翻新。這給銀行和持卡人造成了嚴(yán)重的資金損失,擾亂了正常的金融秩序,制約了信用卡產(chǎn)業(yè)的長期健康發(fā)展。因此,如何有效防范交易欺詐風(fēng)險已成為國內(nèi)各銀行關(guān)注的重點。信用卡欺詐分申請欺詐和交易欺詐兩種。隨著信用評分卡等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的推廣應(yīng)用,申請欺詐目前已得到了有效地遏制,但交易欺詐相對申請欺詐更為復(fù)雜和多變,同時也由于前期重視不夠,交易欺詐近年來呈現(xiàn)進(jìn)一步嚴(yán)重的趨勢。數(shù)據(jù)挖掘方法同樣在信用卡交易欺詐控制方面也有著廣闊的應(yīng)用前景,之前已有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)應(yīng)用于交易欺詐偵測的研究,并取得了一定的效果。然而,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的梯度彌散問題及僅能訓(xùn)練淺層網(wǎng)絡(luò)的缺陷導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練困難、欺詐識別率較低,限制了其應(yīng)用的推廣。深度學(xué)習(xí)是近年來發(fā)展迅速的一種新的人工智能方法,它解決了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的淺層缺陷,能夠建立多層的非線性關(guān)系,在圖像識別等多個領(lǐng)域已取得了顯著的效果。論文基于國內(nèi)外現(xiàn)有的交易欺詐偵測模型,將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于交易欺詐偵測,構(gòu)建了一個基于深度置信網(wǎng)...

【文章頁數(shù)】:66 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖1-12012年各欺詐類型損失占比Fig.1-1varioustypesoffraudlossratioin2012

圖1-12012年各欺詐類型損失占比Fig.1-1varioustypesoffraudlossratioin2012

海交通大學(xué)工程碩士學(xué)位論文甚至冒充他人的身份等;交易欺詐則指信用卡申請信息都是真實有效的交易為本人虛假的交易行為,如套現(xiàn)等,或者并非本人操作、而是被犯罪刷導(dǎo)致經(jīng)濟損失的行為,其中根據(jù)盜刷方式的不同可以分為多種欺詐類包括偽卡欺詐、互聯(lián)網(wǎng)交易欺詐、丟失失竊卡交易、郵寄未達(dá)卡交易、賬....


圖1-22010-2012年主要欺詐類型損失金額Fig.1-22010-2012majorfraudtypeslossamount

圖1-22010-2012年主要欺詐類型損失金額Fig.1-22010-2012majorfraudtypeslossamount

包括偽卡欺詐、互聯(lián)網(wǎng)交易欺詐、丟失失竊卡交易、郵寄未達(dá)卡交易、賬戶卡不在現(xiàn)場的刷卡交易等類型?傊,不管是申請欺詐還是交易欺詐,都詐的手段來獲得或使用信用卡的犯罪行為,擾亂了正常的金融秩序。20欺詐類型損失占比如圖1-1[2]所示:圖1-12012年各欺詐類型損失占比Fi....


圖2-1偽陽性比例與賬戶發(fā)現(xiàn)比例Fig2-1falsepositiverateandratioofaccountsfound

圖2-1偽陽性比例與賬戶發(fā)現(xiàn)比例Fig2-1falsepositiverateandratioofaccountsfound

圖2-1偽陽性比例與賬戶發(fā)現(xiàn)比例Fig2-1falsepositiverateandratioofaccountsfound2.3兩種典型的交易欺詐評分模型2.3.1基于規(guī)則的交易欺詐評分模型通過檢測交易是否觸發(fā)一組已設(shè)定規(guī)則的手段來識別欺詐是基于規(guī)則的....


圖3-1通用神經(jīng)元模型

圖3-1通用神經(jīng)元模型

圖3-1通用神經(jīng)元模型Fig3-1universalneuronmodel基函數(shù)的處理一般仍是線性的,需對結(jié)果作進(jìn)一步非線性轉(zhuǎn)換處理,此激活函數(shù),以()表示激活函數(shù),通過激活函數(shù)得到最終輸出結(jié)果經(jīng)元的輸入輸出映射關(guān)系其實就是一個邏輯回歸(logistic....



本文編號:3991393

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